Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano. / Present state of land use changes impacts global environmental changes. Land use and cover changes are complex processes and do not occur at random pattern in an area. In general, they are determined locally, regionally and globally by geographic, environmental, social, economic and political factors interacting at diverse temporal and spatial scales. Part of this complexity can be modeled by land use and cover change simulation models. An important step of simulation process in CLUE-S model is local influence of driving forces over the occurrence of a land use type. This influence is obtained by logistic regression model. A spatial lag regression model is proposed to select driving forces. This model incorporates spatial neighborhood information which is ignored by logistic regression. Based on a lineal trend scenario of land use demand, simulations of land use changes for Coxim microbasin, Mato Grosso do Sul, were generated, analyzed and compared using CLUE-S model under logistic and spatial regression approaches. The period of simulations was 2001-2011. Both approaches revealed elevated concordance, high global accuracy and Kappa index, to land use for 2004 reference year. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for 2011. Spatial lag regression simulation for 2011 reached less discrepancy to land use demand for that year.

nÃo hà / This paper aims to estimate a residential water demand function for the city of Fortaleza (CearÃ), considering the potential impact of the spatial effects on water consumption. The analysis is developed from the investigation of presence of spatial autocorrelation in residential water consumption. For this, the tools of exploratory spatial data analysis (ESDA) were utilized. Subsequently, specific tests are performed to determine the sources of spatial autocorrelation, i.e., if the autocorrelation is caused by the spatial distribution of water consumption or by effects not modeled. Identified the sources of spatial autocorrelation, four water demand functions were estimated, which had as explanatory variables the average price, the difference, income, number of residents and the number of rooms, under different specifications. At first, we estimated a model without special effects; in the second, we estimated the specification of the spatial error model (SEM), which incorporates the spatial autocorrelation in the form of autocorrelation in the error terms; in the third, we estimated the spatial autoregressive model (SAR), where the spatial autocorrelation is incorporated through the spatial lag of the dependent variable; and finally, we estimated the spatial model autoregressive moving average (SARMA), which is the union of the two previous models. The results show that spatial autocorrelation exists in two forms (error and lag), indicating that the SARMA model is the most indicated to model the residential water demand in the city of Fortaleza, in contrast to suggested by Chang et al.(2010), House-Peters et al. (2010), Franczyk e Chang (2008), Ramachandran e Johnston (2011), which used the SEM model. It is concluded that it is important to consider the possibility of spatial effects in the estimation of a residential water demand function, once that not incorporate spatial effects in the analysis underestimate the effect of the variables average price and number of residents on residential water demand, while overestimating the effect of the variables income and number of rooms. / Esta dissertaÃÃo tem como objetivo estimar uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua para a cidade de Fortaleza (CearÃ), considerando o provÃvel impacto do efeito espacial no consumo de Ãgua. A anÃlise se desenvolve a partir da investigaÃÃo a respeito da presenÃa de autocorrelaÃÃo espacial no consumo residencial de Ãgua. Para tal, foram utilizadas as tÃcnicas de anÃlise exploratÃria espacial de dados (ESDA). Posteriormente, sÃo realizados testes especÃficos para determinar as fontes da autocorrelaÃÃo espacial, ou seja, identificar se a autocorrelaÃÃo à causada pela distribuiÃÃo espacial do consumo de Ãgua ou pelos efeitos nÃo modelados. Identificadas as fontes de autocorrelaÃÃo espacial, foram estimadas quatro funÃÃes de demanda de Ãgua, que tinham como variÃveis explicativas o preÃo mÃdio, a diferenÃa, a renda, o nÃmero de residentes e o nÃmero de cÃmodos, sob diferentes especificaÃÃes. Na primeira, utilizou-se um modelo sem efeitos espaciais; na segunda, utilizou-se a especificaÃÃo do modelo de erros espaciais (SEM), que incorpora a autocorrelaÃÃo espacial na forma de autocorrelaÃÃo nos termos de erro; na terceira, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo (SAR), onde a autocorrelaÃÃo espacial à incorporada atravÃs da defasagem espacial da variÃvel dependente; e por Ãltimo, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo de mÃdias mÃveis (SARMA), que à a uniÃo dos dois modelos anteriores. Os resultados mostram que existe autocorrelaÃÃo espacial nas duas formas (erro e defasagem), indicando que o modelo SARMA à o mais adequado para modelar a demanda residencial por Ãgua na cidade de Fortaleza, ao contrÃrio do proposto por Chang et al. (2010), House-Peters et al. (2010), Franczyk e Chang (2008), Ramachandran e Johnston (2011), que utilizaram o modelo SEM. Conclui-se, portanto, que à importante levar em consideraÃÃo a possibilidade de efeitos espaciais na estimaÃÃo de uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua, na medida que a nÃo incorporaÃÃo dos efeitos espaciais subestima o efeito das variÃveis preÃo mÃdio e nÃmero de residentes sobre a quantidade consumida de Ãgua, enquanto superestima o efeito das variÃveis renda e nÃmero de cÃmodos.

O fator de simultaneidade é fundamental no planejamento de redes de distribuição de gás natural. Trata-se de um multiplicador entre 0 e 1 que ajusta o consumo total teórico de um número de aparelhos de utilização em condições reais. Em 2005 o Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) e a Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) realizaram um estudo no qual determinou-se o fator de simultaneidade em um conjunto de edificações residenciais. Um modelo de regressão foi proposto para expressar o fator de simultaneidade em termos da potência total instalada. O modelo ajustado pode ser utilizado para predizer o fator de simultaneidade em novas edificações. O modelo em questão é um modelo de regressão linear normal no qual a variável resposta é o logaritmo do fator de simultaneidade. Nesta dissertação, o objetivo é investigar outras possibilidades de modelos de regressão adequados aos dados obtidos pelo IPT e pela COMGÁS. Especial atenção é dada ao modelo de regressão beta proposto por Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) por possuir vantagens sobre o modelo de regressão linear normal. O modelo de regressão beta assume que, dadas as covariáveis, a variável resposta possui distribuição beta, sendo adequado para modelar dados observados no intervalo unitário. Desta forma, a transformação na variável resposta - o fator de simultaneidade - é desnecessária. Além disso, é proposta uma nova abordagem para a predição do fator de simultaneidade, diferente de todas as abordagens pesquisadas na literatura, utilizando a técnica de bootstrap. / The simultaneity factor is fundamental in planning gas distribution networks. It is a multiplicator between 0 and 1 that adjusts the theoretical total consumption of a number of devices to realistic conditions. In 2005, the Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) and the Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) performed a study in which the simultaneity factor of gas consumption in a set of residential buildings have been determined. A regression model was proposed to express the simultaneity factor in terms of the total power of installed equipment. The fitted model can be used to predict the simultaneity factor in new buildings. The model they proposed is a normal linear regression model in which the response variable is the logarithm of the simultaneity factor. In the present dissertation, our aim is to investigate other possible regression models suitable to the data obtained by IPT and CONGÁS. Emphasis is given to the beta regression model proposed by Ferrari and Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) which has a number of advantages over normal linear regression models. The beta regression model assumes that, given the covariates, the response variable has a beta distribution, which is adequate to model data observed in the unit interval. Therefore, no transformation in the response variable, the simultaneity factor, is needed. Additionally, we present a new approach for the prediction of the simultaneity factor, that is different from all the approaches shown in the literature, using the bootstrap technique.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos A Goncalves Junior.pdf: 339511 bytes, checksum: 6c64752683f2e8ade22f7ad3f541ffd8 (MD5) Previous issue date: 2009-04-16 / This research work aims to create a tool that can help a credit cooperative in the region of Toledo in the analysis and concession of agricultural credit calculating the probability of completion of the contracts, what permits to predict a possible default, using the logistic regression model - Logit. The theoretical framework used, based on the Theory of Transaction Costs, identifies the default as the result of the incompleteness of contracts and of the asymmetry of information between the parties in a transaction. The goal is that this tool can reduce the asymmetry of information between the borrowers and the credit cooperative, in order to avoid the granting of credit to possible defaulters. To do so, it was collected information about the borrowers from the records of the cooperative from the year 2004 to 2007, aiming to draw a profile of the credit borrower. Later, it was estimated the logistic regression model for 10 different samples to identify the sample that received the greatest number of his between payers and defaulters. It was established that the estimated model was more efficient to identify the payers contracts than defaulters contracts, and even with a not too high percentage average of correct the model can assist the decision-making of the cooperative in granting credit. / Este trabalho de pesquisa objetiva criar uma ferramenta que possa auxiliar uma cooperativa de crédito da região de Toledo na análise e concessão de crédito agrícola calculando a probabilidade de cumprimento dos contratos, o que permite antever os possíveis contratos inadimplentes, utilizando-se o modelo de regressão logística Logit. O referencial teórico utilizado, baseado na Teoria dos Custos de Transação, identifica a inadimplência como sendo resultado da incompletude dos contratos e da assimetria de informações entre as partes envolvidas em uma transação. O objetivo é que essa ferramenta possa reduzir a assimetria de informações entre os tomadores e a cooperativa de crédito, no intuito de evitar a concessão de crédito a possíveis inadimplentes. Para isso, coletou-se junto à cooperativa informações cadastrais dos tomadores, no período de 2004 a 2007, objetivando traçar um perfil do tomador de crédito. Posteriormente estimou-se o modelo de regressão logística para 10 amostras aleatórias diferentes, a fim de identificar a amostra que obtivesse o maior número de acertos entre adimplentes e inadimplentes. Constatou-se que o modelo estimado foi mais eficiente para identificar os contratos adimplentes que os inadimplentes, e que mesmo com um porcentual médio de acerto não muito elevado o modelo pode auxiliar a tomada de decisão da cooperativa na concessão de crédito.

Submitted by Lucas Pimentel Vilela (lvilela@fgvmail.br) on 2013-10-07T17:22:14Z No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2013-10-08T21:33:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-10-14T14:44:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-14T14:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) Previous issue date: 2013-09-17 / This dissertation deals with the problem of making inference when there is weak identification in models of instrumental variables regression. More specifically we are interested in one-sided hypothesis testing for the coefficient of the endogenous variable when the instruments are weak. The focus is on the conditional tests based on likelihood ratio, score and Wald statistics. Theoretical and numerical work shows that the conditional t-test based on the two-stage least square (2SLS) estimator performs well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. The conditional approach correct uniformly its size and when the population F-statistic is as small as two, its power is near the power envelopes for similar and non-similar tests. This finding is surprising considering the bad performance of the two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira and Stock (2007). Given this counter intuitive result, we propose novel two-sided t-tests which are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test of Moreira (2003). / Esta dissertação trata do problema de inferência na presença de identificação fraca em modelos de regresso com variáveis instrumentais. Mais especificamente em testes de hipóteses com relação ao parâmetro da variável endógena quando os instrumentos são fracos. O principal foco é nos testes condicionais unilaterais baseados nas estatísticas de razão de máxima verossimilhança, score e Wald. Resultados teóricos e numéricos mostram que o teste t condicional unilateral baseado no estimador de mínimos quadrados em dois estágios tem uma boa performance mesmo na presença de instrumentos fracamente correlacionados com a variável endógena. A abordagem condicional corrige uniformemente o tamanho do teste t e quando a estatística F populacional é tão pequena quanto dois, o poder do teste é próximo ao power envelope tanto de testes similares quanto de não similares. Tal resultado é surpreendente visto a má performance dos testes t’s condicionais bilaterais relatada em (6, Andrews, Moreira and Stock (2007)). Dado esse resultado aparentemente contra intuitivo, apresentamos novos testes t’s condicionals bilaterais que são aproximadamente não viesados e performam, em alguns casos, tão bem quanto o teste condicional baseado na estatística de razão de verossimilhança de ( 19 , Moreira (2003)).

Compositional data consist of known vectors such as compositions whose components are positive and defined in the interval (0,1) representing proportions or fractions of a whole, where the sum of these components must be equal to one. Compositional data is present in different areas, such as in geology, ecology, economy, medicine, among many others. Thus, there is great interest in new modeling approaches for compositional data, mainly when there is an influence of covariates in this type of data. In this context, the main objective of this thesis is to address the new approach of regression models applied in compositional data. The main idea consists of developing a marked method by penalized regression, in particular the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator), elastic net and Spike-and-Slab Lasso (SSL) for the estimation of parameters of the models. In particular, we envision developing this modeling for compositional data, when the number of explanatory variables exceeds the number of observations in the presence of large databases, and when there are constraints on the dependent variables and covariates. / Dados composicionais consistem em vetores conhecidos como composições cujos componentes são positivos e definidos no intervalo (0,1) representando proporções ou frações de um todo, sendo que a soma desses componentes totalizam um. Tais dados estão presentes em diferentes áreas, como na geologia, ecologia, economia, medicina entre outras. Desta forma, há um grande interesse em ampliar os conhecimentos acerca da modelagem de dados composicionais, principalmente quando há a influência de covariáveis nesse tipo de dado. Nesse contexto, a presente tese tem por objetivo propor uma nova abordagem de modelos de regressão aplicada em dados composicionais. A ideia central consiste no desenvolvimento de um método balizado por regressão penalizada, em particular Lasso, do inglês least absolute shrinkage and selection operator, elastic net e Spike-e-Slab Lasso (SSL) para a estimação dos parâmetros do modelo. Em particular, visionamos o desenvolvimento dessa modelagem para dados composicionais, com o número de variáveis explicativas excedendo o número de observações e na presença de grandes bases de dados, e além disso, quando há restrição na variável resposta e nas covariáveis.

Esta pesquisa se dedica ao tema da educação contemporânea no país e tem como mote a qualidade do ensino. Considerando a complexidade da temática, o presente estudo procurou cercar-se do arcabouço teórico relativo ao objeto da pesquisa para compreender quais seriam os possíveis determinantes do desempenho discente, especialmente, nos anos iniciais do ensino fundamental da rede pública do estado de São Paulo. Realizou-se o levantamento de referências, com base em estudos quantitativos acerca do tema; sistematização das informações encontradas; estruturação de um referencial teórico individual, relacionado às variáveis mais utilizadas e relevantes a partir da análise dos textos selecionados e, por meio da regressão logística binária, modelo estatístico empregado nesta pesquisa, estimou-se a influência destas variáveis na proficiência dos alunos das disciplinas de língua portuguesa e matemática, com dados da Prova Brasil (2015). Os resultados encontrados evidenciam a ampla gama de aspectos influenciadores do desempenho escolar, indo além da tríade aluno, professor e escola. O nível de formação dos pais se demonstrou o fator de maior influência na obtenção de melhores resultados. O trabalho durante a fase escolar também foi um forte fator redutor do desempenho desses alunos. O resultado constata a importância de ações capazes de manter as crianças dentro da escola, reduzindo o trabalho infantil e, por conseguinte, o abandono dos estudos atrelado ao trabalho em idade escolar. Outro elemento de destaque diz respeito à distorção idade-série que exerce efeito negativo nos resultados desempenhados pelos alunos. Os discentes pertencentes às classes econômicas mais elevadas apresentaram mais chances de obterem melhor desempenho escolar em comparação com os estudantes das classes D e E. A análise das variáveis neste estudo evidencia, portanto, a relação intrínseca da qualidade educacional com aspectos socioeconômicos dos alunos, bem como de suas famílias, destacando a necessidade de políticas públicas abrangentes e integradas. Entretanto, é salutar ponderar que muitas vezes esses fatores podem não ser totalmente controlados pelo Estado, tornando a elaboração e implementação de políticas públicas para melhoria da qualidade do ensino uma tarefa ainda mais desafiadora. / This research focuses on the theme of contemporary education in the country and has as its motto the quality of teaching. Considering the complexity of the subject, the present study sought to surround the theoretical framework related to the object of the research to understand what the possible determinants of student´s performance would be, especially during the initial years of primary education in the public network of Sao Paulo. A survey of references was constructed based on quantitative studies on the subject; systematization of the information found on it; and individual theoretical references, regarding to the most used and more relevant variables found in the selected texts and; through the binary logistic regression, statistical model used in this research, the influence of these variables on the students\' proficiency of Portuguese and Mathematics were estimated, with data from the Prova Brasil (2015). The results show the wide range of influencing aspects of school performance, going beyond the triad student, teacher and school. The parents\' level of education was shown to be the most influential factor in obtaining better results. Work during the school years was also a strong factor in reducing the performance of these students. The result shows the importance of actions to keep children in school, reducing child labor and, consequently, dropping out of school-age work. Another important element concerns to the age-grade distortion that has a negative effect on students\' performance. The students belonging to the higher economic classes were more likely to achieve better school performance compared to students in classes D and E. The analysis of the variables in this study therefore evidences the intrinsic relation of educational quality with students\' socioeconomic aspects as well as their families, highlighting the need for extensive and integrated public policies. However, it is salutary to ponder that often these factors may not be fully controlled by the public power, making the creation and implementation of public policies to improve the quality of teaching an even more challenging task.

Introdução: A poluição atmosférica é um problema de saúde pública em todo o mundo. Os efeitos adversos produzidos pelos poluentes do ar estão fortemente associados com as doenças respiratórias e cardiovasculares e, com magnitude inferior, aos desfechos da gestação. Objetivo: estimar a relação entre os poluentes PM10 e O3 e o baixo peso ao nascer em crianças nascidas na cidade de Santo André. Casuística e métodos: este é um estudo de coorte histórica. Foram incluídos todos os bebês nascidos de mães que vivem no município de Santo André - São Paulo Brasil, entre 2000 e 2006 com declarações de nascimento de vivos concluído. A Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental Cetesb forneceu dados diários do material particulado (PM10), ozônio (O3), temperatura e umidade. Foram realizadas análises descritivas e de regressão logística. Resultados: Dos 58.114 nascimentos ocorridos entre 2000 e 2006, 5,91 % dos bebês apresentaram baixo peso ao nascer. Houve uma relação dosedependente entre as concentrações de PM10 e o baixo peso ao nascer. Concentrações de PM10 no quarto quartil no terceiro trimestre aumentaram o risco de baixo peso ao nascer em 32% (Razão de Chance: 1,32; IC95%: 1,15 1,50) quando comparado com os valores do primeiro quartil. Comportamentos semelhantes foram observados nos demais trimestres. Não foram observados riscos para o O3. Conclusão: o aumento na concentração de PM10, na cidade de Santo André, no período estudado, produziu um aumento na chance de ocorrência de baixo peso ao nascer Este efeito foi observado mesmo não ocorrendo ultrapassagem dos padrões de qualidade do ar / Introduction: The atmospheric pollution is a public health problem worldwide. The adverse effects related to air pollutants are robustly associated with respiratory and cardiovascular diseases and, in a lesser extent, with pregnancy adverse outcomes. Objective: estimating the relationship between air pollutants PM10 and O3 and low birth weight of children were borne in the city of Santo André, São Paulo. Casuistic and methods: This is a crossectional study. We included in the study all newborns of mothers that were inhabitants of Santo André, São Paulo, Brazil, and that were born from 2000 to 2006. The São Paulo State Environmental Agency (CETESB) provided daily records of particulate matter (PM10), temperature, and humidity. We performed descriptive analysis and logistic regressions. Results: Among the 58,114 newborns it was observed a low birth weight rate of 5.9%. There was a dose-response relationship between PM10 concentrations and low birth weight. Particles concentrations in the highest quartile in the third trimester of pregnancy increased the risk of low birth weight in 32% ((Odds Ratio: 1,32; 95% CI: 1,15 1,50) when compared with the first quartile. The same pattern of effect was observed in the other trimesters. For the O3 not were detected risks. Conclusion: The increase in PM10 concentrations, in Santo André, during the studied period, lead to an increase in the odds of low birth weight. This effect was observed even though there was no surpassing of air quality standards

Neste trabalho estudamos os efeitos da multicolinearidade em modelos de regressão logística e apresentamos estimadores viesados para que tais efeitos fossem minimizados. Primeiramente, o modelo de regressão logística e o processo para a estimação dos parâmetros foram apresentados. Foram feitos, também, alguns testes para avaliar a significância dos mesmos, bem como técnicas para analisar a qualidade do ajuste do modelo. Em seguida, os efeitos da multicolinearidade na estimação dos parâmetros e na sua inferência foram avaliados, bem como técnicas para o seu diagnóstico. Para amenizar o efeito deste problema, apresentamos dois estimadores alternativos ao de máxima verossimilhança: estimador em cristas e estimador em componentes principais. Comparamos, então, o desempenho dos três estimadores na forma de um estudo de simulação e de uma aplicação em um conjunto de dados reais. O principal resultado obtido foi que, na presença de multicolinearidade, os estimadores alternativos conseguiram um melhor ajuste em comparação ao de máxima verossimilhança, além de minimizar os seus efeitos. / This work proposes the use of some biased estimators to investigate whether is possible minimize the multicollinearity effects in logistic regression models. Initially, the latter model was presented, as well as its fitting process (therefore obtaining the maximum likelihood estimator), some tests to evaluate the significance of the parameters and techniques to analyze goodness of fit were also considered. Furthermore, the effects of multicollinearity in the fitting process and in the parameters inference were discussed, as well as techniques to identify the presence of multicollinearity. In order to diminish the effect of this problem, two alternative estimators were presented: ridge estimator and principal component estimator. Therefore, these three estimators performances were compared using a simulation study and applied in a real data set. The manly conclusion was that, in the presence of multicollinearity, the alternative estimators performed better than the maximum likelihood estimator, besides reducing its effects.

A cadeia produtiva da cana-de-açúcar vem sofrendo problemas de diversas naturezas, sendo a mais comum a estiagem, agravada pelas mudanças climáticas que reduzem a disponibilidade de água no solo, afetando diretamente a produtividade da cultura. Uma grande proporção da cultura da cana-de-açúcar não é irrigada, sendo sujeita a alterações entre estações úmidas e secas em condições tropicais e subtropicais, mas quando é irrigada, tem-se observado um incremento significativo na produtividade da cultura. As necessidades hídricas da cultura devem ser atendidas, tanto, na quantidade requerida, quanto no momento oportuno. Para isto, devem ser quantificados parâmetros relacionados com o seu estado hídrico. No entanto, os métodos empregados convencionalmente são demorados, custosos e invasivos. Como alternativa que ajuda a reduzir tempo e custos, o sensoriamento remoto hiperespectral vem sendo utilizado para estimar o estado hídrico em diferentes escalas, uma vez que permite a captura de grande quantidade de informação rapidamente. Para o presente trabalho, o comportamento espectral da vegetação de 400 a 2500 nm, foi utilizado na quantificação de alguns parâmetros que estabelecem o seu estado hídrico. As avaliações tanto em casa de vegetação quanto em laboratório foram feitas em folhas de cana-de-açúcar submetidas a déficit hídrico programado. Para os dados de laboratório foram obtidos R2 > 0,8 na região do visível e R2 < 0,55, na região do infravermelho próximo para CRA (conteúdo relativo de água). Para EEA (espessura equivalente da água) foi obtido um R2 < 0,6 na região do infravermelho próximo. / The sugarcane agribusiness has been suffering several kinds of problems. The most common is the drought caused by the weather changes, which reduce the water availability in the soil, affecting directly the crop yield. A large proportion of the sugarcane crop is not irrigated undergoing changes between wet and dry seasons in tropical and subtropical conditions, but when it is irrigated, it has been possible to observe an increase in the crop yield. The crop water requirements must be provided, both at the required amount and at the right time. To do this, parameters related to its moisture status have to be quantized. However, conventional methods are slow, invasive and expensive. As an alternative to reduce time and costs, the hyperspectral remote sensing has been being used to estimate the water status at different scales, because it allows capturing big amounts of information quickly. In the present study, the spectral behavior of vegetation between 400 and 2500 nm was used to quantify some parameters that establish its water status. The evaluations were conducted both in the greenhouse and the laboratory on sugarcane leaves under programmed water deficit. The laboratory data obtained were R2> 0.8 in the visible region and R2 <0.55 in the near infrared region for the RWC (relative water content). For the EWT (equivalent water thickness) was obtained a R2 <0.6 in the near infrared region.